Sistema móvil de acompañamiento para pacientes con diabetes tipo 2 usando un sistema de reputación bayesiano

Abstract

Los pacientes que padecen diabetes tipo 2 presentan impedimentos para llevar acabo los programas de autocuidado propuestos por el médico, esto se debe a que los pacientes no comprenden los métodos para cuidarse y mucho menos entienden la importancia de seguir el tratamiento de forma estricta. Además, que las sesiones de educación no son individualizadas, resultando incómodas y poco provechosas para el paciente. En el mercado existen algunas aplicaciones con finalidad de ayudar al paciente en el cuidado de su enfermedad. Estas han mostrado gran potencial en facilitar la promoción de la salud mediante consejos para tomar conciencia de la autogestión del tratamiento. Hace tiempo existen diferentes aplicativos que usan modelos de reputación bayesiano para el diagnóstico de diferentes enfermedades. Por consiguiente, se propone un sistema de acompañamiento a través del cual se pueda lograr una interacción continua médico-paciente y la implementación de un chat autónomo que aprenderá del paciente a través de un sistema de reputación bayesiano. La propuesta consta de un aplicativo web para los doctores quienes podrán crear pacientes, asignarles tratamientos y hacerles seguimiento. Un aplicativo móvil para los pacientes donde podrán interactuar con un chatbot (bot conversacional) que les pregunta y aconseja sobre los objetivos establecidos en el tratamiento, se recolecta y muestra los avances con respecto a los anteriores. Se implementó un modelo bayesiano encargado de cambiar la forma de hablar del bot para que el usuario cumpla la mayor cantidad de metas posible. Una API REST por medio de la cual se realizan todas las interacciones con la base de datos, siendo usada por el aplicativo web, móvil y modelo de reputación bayesiana. Finalmente, los resultados mostraron que tanto la página web como la aplicación móvil tienen un grado de satisfacción aceptable al usuario. La solución mostró facilitar el monitoreo de los pacientes gracias a su usabilidad y funcionalidades.

Patients with type 2 diabetes have impediments to the self-care programs proposed by the doctor, This is because patients do not understand the methods of care and much less understand the importance of following treatment strictly. Moreover, the education sessions are not individualized, making them uncomfortable and unprofitable for the patient. On the market there are some applications to help the patient in the care of his illness. They have shown great potential in facilitating health promotion through advice on self-management of treatment. There have long been different applications using Bayesian reputational models for the diagnosis of different diseases. Therefore, it is proposed a system of accompaniment through which a continuous doctor-patient interaction can be achieved and the implementation of an autonomous chat that will learn from the patient through a system of Bayesian reputation. The proposal consists of a web application for doctors who can create patients, assign them treatments and follow them up. A mobile application for patients where they will be able to interact with a chatbot (conversational bot) that asks them and advises on the goals set in the treatment, is collected and shows the progress compared to the previous ones. A Bayesian model was implemented to change the way of talking about the bot so that the user meets as many goals as possible. A REST API through which all interactions with the database are made, being used by the Bayesian web, mobile and reputable model. Finally, the results showed that both the website and the mobile application have an acceptable degree of user satisfaction. The solution was shown to facilitate patient monitoring thanks to its usability and functionality.